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没有数据分析思维的运营都是在耍流氓

发布时间:2022-09-07 06:50:01源自:https://www.it-th.com作者 :it谈话网阅读(271)

提到数据分析很多人脑子里可能觉得这是一个专业度很高的领域需要进行数据采集、清洗、转换、统计模型计算,左手SQL语言、右手python编程其实对于大多数运营来说,我们追求并不是要成为数据分析师,而是通过数据分析思维来解决实际工作当中的问题。

两个我自己经历过的例子。今年上半年的时候,我要面试内容运营和活动策划两个岗位的人,在面试中,我会问一些问题,来考察面试者是否具备数据分析思维:

我:“现在给你任务,让你在一个月间里给公众号涨粉5000人,你会怎么做,阐述下思路。”

面试者:“我会做一个老带新的活动,通过裂变来涨粉”、“我可以做一个H5,有趣有创意的那种,像网易云音乐之前做的那样”、“我可以找一些号来互推,如果有预算的话,可以投一些广告”。

我:“这样做,可能涨粉100,也可能涨粉10000,你怎么就能保证完成既定目标呢?

面试者:“..........."

同样的,在活动策划的面试中:

我:“让你策划一场活动,在活动期间门店销售提升30%,你会怎么做?”

面试者:“我会做一个亲子体验活动,邀请他们到店,促成转化”、“我会在门店做一些折扣促销吸引人们购物”。

当我问出怎么才能达到既定目标的问题时,他们同样哑口无言。读到这里,不妨停顿一下,想一想,如果是你,你怎么回答

这些面试者(其中不乏有三五年工作经验的人)都存在一个问题,为解决问题只去做单点的具体操作,而没有全局的数据分析思维。能不能完成最后的既定目标,只能看天随缘。运气好,完成了指标,皆大欢喜。运气没这么好,完不成指标,最后复盘连原因都分析不出来

一、如何拥有数据分析思维

以上例子可以看出来,我们所有的运营动作都应该以数据目标为导向。如果没有数据分析思维,能不能完成最后的数据目标就没有了依据,成了玄学,只能碰运气。其实,对于初中阶的运营,数据分析思维既好学又好用,核心思路只有一条

确定关键数据指标,拆解关键数据指标,锚定关键数据指标,排列优先级与动态调整

下面,我会拿上面面试的第一个问题举例子:如何在一个月时间里给公众号涨粉5000。

、确定关键数据指标

一般来说,关键数据指标是从岗位职责和任务中来的,也就是关键数据指标是上级给你的。比如,新媒体运营主要粉丝数、阅读量、打开率等指标负责电商运营对GMV、直通车ROI、加购数等指标负责产品运营对DAU、MAU、留存率等负责。对于一项具体的工作,要看最后的目标是什么。很显然,我们这个问题的关键数据指标是“公众号粉丝数”

step2、拆解关键数据指标

如果不对关键数据指标层层拆解,不清楚影响关键数据指标的各种因素是什么,就会出现只知道上面面试者回答的用裂变、老带新去达成目标的单点操作方法。拿到一个关键数据指标过后,我们往往分析关键数据指标的构成,然后拆分为一级数据指标、二级数据指标、三级数据指标等等。拿问题中的公众号粉丝数来举例,如果按涨粉渠道来拆解的话,我们可以得到下面这个公式

其中,公众号粉丝数就是一级数据指标,自然涨粉数、内容涨粉数、活动涨粉数、投放涨粉数是二级数据指标。下面,我们要对这些二级指标进行可量化的锚定操作。

、锚定关键数据指标

首先,我们来对这些二级指标进行分析,来确定每个二级指标大概能到多少量。

1、自然涨粉数

顾名思义,自然涨粉数就是正常维持公众号的运营的粉丝自然增长数量。这个数据想要提升需要依靠长期的积累,短期内很难大的爆发。所以,我们可以把过去一段间的数据拉出来,以月为单位计算每日平均涨粉数。假设,我们计算后得到以下结果:

一月日均涨粉:50/天

二月日均涨粉:55/天

三月日均涨粉:60/天

四月日均涨粉:65/天

五月日均涨粉:63/天

六月日均涨粉:65/天

可以看出,四五六三个月的日均涨粉早60/天,所以我们就以这个数据为准,计算出,接下来一个月(30天),只要保持正常的更新和维护,我们的公众号自然涨粉数是1800人。

2、内容涨粉数

内容涨粉数是指一篇爆款内容能带来的粉丝增长量。假设从过去的数据中可以发现,每篇大于3W阅读量的文章平均可以带来500个新增粉丝,平均每月可以产出2篇这样的文章。爆款文章比较考验内容创作团队的功力,短期内想产出多篇爆款文章不太可能,所以,我们以过去的数据作为标准,每月产出2篇阅读量大于3W的文章,每篇带来500的新增粉丝,一共1000人。 

通过上面的分析,我们只要正常运营公众号,保持之前每月2篇爆款内容的产出就可以新增2800个粉丝。且这两个手段都是以历史数据作为支撑,比较可控和稳定。剩下2200个粉丝,就要通过剩下两个二级数据指标来完成。

3、活动涨粉数

一般来说,公众号常见的活动玩法有裂变活动、投票活动、创意H5、地推活动等。那么经过目前所拥有资源、以往历史数据的判断和活动执行成本综合考虑,排列出以下优先级:

A、地推活动

目前公司有5个门店,平均每个门店每月进店1500人,共7500人。用一些优惠券或者小礼品吸引进店顾客关注公众号,预计转化率10%,一个月可新增粉丝750人。

B、裂变活动

过去做过很多裂变活动,积累了不少数据。正好公司还有很多周边产品可以用于活动,按照以往的经验和现有资源,预计本次裂变活动可涨粉1000人。

C、创意H5

跟创意有关东西往往不确定性非常大,之前做过一次很成功的H5,这一次不一定就也能成功,所以优先级排最后,可以作为一个增粉的补充渠道。

经过以上分析,我们已经确定了4550人了,离完成目标只剩450人了。最后450人,选择投放增粉的方式来完成。

4、投放涨粉数

如果之前做过公众号投放,还可以按照历史数据来分析。如果没有,就要去同行咨询数据,定一个指标。假设,投放增粉的成本是4元一个粉丝,那么达成450的粉丝增长,需要1800元成本。

、排列优先级与动态调整

通过以上分析,我们就完成了整个目标达成的思路拆解,下面就是执行环节了。

在执行环节,我们依然需要进行优先级的排序,并在过程中随时进行调整,将各因素的不确定性的负面影响降到最小,正面影响放大。

比如,在执行中第一周发现,地推增粉的效果大于我们的预期,那么接下来的三周,就可以往这个方面多做资源的倾斜,比如可以把投放增粉的一部分预算拿来采购更多的小礼品(当然要衡量一下两个渠道粉丝的价值,这里就不展开叙述)把裂变活动的执行时间尽量提前,如果活动效果好,皆大欢喜,如果不好,给足自己补救的时间,可以多做一场活动,或者加大其他方面的投入力度把投放的执行延后一些,如果前面几个手段效果很不错,提前完成了任务目标,那么投放的费用就可以省下来了,等等。总之,大方向定了,中间怎么执行要根据具体情况灵活调整。

二、总结

以上只是举个很粗略的例子,说明如何利用数据分析的思维来拆解任务,从而达成目标。经过上面的分析,这样的思路是不是比文章一开头几个面试者给的答案要更系统、更可控呢?我们平时的每一个运营动作都应该有相应的数据来支撑,不管是历史数据还是同行数据都可以,总比拍脑袋、碰运气要靠谱很多。

所以,以数据目标为导向,用数据分析思维一层层拆解数据目标,再去制定具体的运营动作,才能最大程度上保障最后的目标达成。

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